ＭＩアイデア発想塾は、生産性を上げる為に、質問力、バランス・スコアカード、インストラクショナルデザイン等を知恵ある方法で賢く使い、企業力を強化する組織です。

詳細説明

私たちのビジネスのやり方は、主に欧米から入手した先端のテクノロジーやビジネス法を欧米から学んで、日本で事業化するビジネスの仕方が多いとも思います。

ただ技術開発が大きなビジネスになるものは、自ら技術開発をして製品化し、ビジネスにして行く訳です。

他でも説明していますが、技術開発は特定の分野の知識が豊富にあればできる為、私たちは知識の量を得ようとするのかも知れません。

その為に、競合他社より少しでも高度な、誰も知らない知識を得ようと、知識を増やす事には力を注いでいると思います。

得た知識で何とかっしようとするのです。
その為に知識の量は、欧米に負けない程持っていると思います。

ただ知識の量に重きを置く為、批判的思考の様な手間のかかる疑う事は行なわないでそのまま記憶すると思います。

又、日本の格差意識が深く考える事を行わなくしているので、分からない部分を、欧米からの知識を増やすことで乗り切ろうとするので、知識の量は、私たちは豊富に持っています。

私たちの感覚からすると、知識が豊富ならなんでも分かる、と思っていると思います。

しかし現実は、欧米の洞察あるビジネスは分からないし、自ら差別化を生み出す洞察あるビジネスはできません。

そこで、いくら知識の量があっても、物事を洞察できない理由を説明します。

一言で言うと、日本と欧米では根拠を深く掘り下げて記憶しているか否かの違いです。

私たちは、物事の裏側などにあるもの起きている事を、自ら追求して考え、これらを解明理解することを殆ど行いません。

自ら考え理解するのではなく、他から入る知識をそのまま記憶しているのです。

この他から入る知識は、例えば自ら行っているビジネスを深く掘り下げて考え、解明した知識ではありません。

他人が考えた根拠の曖昧なな知識です。

他から入る知識がいくら多くても、深い所にある１つひとつの根拠は得られないのです。

深い所にある物事の根拠は自ら求めて解明理解する必要があるのです。

私たちが得ている知識だけでは、物事を広く深く物事の裏側に隠れているメカニズムや関係性、原因や本質は理解できないのです。

これらは、自ら考えて論理的思考の根拠を解明する事で得て行くものなのです。

洞察力を養う為には、批判的思考とリベラルアーツ教育が必要で、物事を多角的に観る事や疑ってみる事、他と比較して観る事などで、合理的かつ客観的に物事を捉えられる様にして、その上に、色々な角度から考えたり、他分野の知識をヒントにしたり応用したりして今までにない物事を生み出す発想をできる様にする必要があります。

これらの行為を行わないと、洞察力は養えないのです。

私たち日本人が持っている知識は、知識の量はあるのですが、根拠を知る深さがないのです。
私たちが得ている知識は関係性では捉えられない知識なのです。

覚えている知識が関係性等で捉えていない為、柔軟性を発揮できない、統合されていない知識を多く持っているのです。

この知識をいくら多く持っていてもパターン認識ができる訳ではないのです。

関係性で繋がった統合された知識があるからパターン認識ができる様になるのです。

ただ知識があれば、行動できるので、出来る事はできるのですが、洞察ある事はできないのです。

ChatGPTに豊富な知識があっても物事を洞察できないのはなぜですか？と問い掛けると、知識は豊富でも、それが整理されていない場合や統合されていない場合、洞察は得られません。

洞察力は、複数の情報や知識を結び付け新たな見解や理解を生み出す能力に依存します、と答えています。

その他に、知識に柔軟性が掛けている事、純粋に論理的な思考だけでなく感情や直感に頼る場合ある事も、必要な情報不足が生じる事も、特定の状況や文脈でのみ生まれるとも洞察を得る為に必要になる、と説明しています。

私たちは知識を得る事に力を注ぎ、関係性等を考えない事と知識が統合されていない為、洞察力を養えないのです。

又私たちが行っている、ネットや本からの情報だけで事業を行っても生産性を高くできない理由を問いかけると、ネットや本の情報は競合企業でもはいるので、競合優位性にはならないとも、文化的・地域的なニーズは得られないとも、データの解釈と応用力が不足するとも、予測やリスク管理が不十分になる、と説明しています。

その他にも、創造性と革新が欠ける事、迅速な意思決定ができない事を挙げて、私たちの習慣的な知識の得方では、物事を洞察できないため、生産性の高い事業ができない事を説明しています。

もう１つ、地位のある知識の豊富な人が、なぜ経済の長期停滞が洞察力と密接にかかわっている事を見抜けないのか？を問い掛けました。

その答えは、知識の量が多い事と洞察力がある事は必ずしも一致しません。

知識の豊富な人は、過去の経験や既存の情報に基づいて判断を行う傾向がありますが、洞察力は新しい視点で物事を捉え、問題の本質を見抜く力です。

知識に依存しすぎると、新たな視点や変化に対応する柔軟性が失われると説明しています。

その他にも、日本には集団主義や同調圧力がある為、個々の意見や異なる視点を議論し難い環境が、経済停滞の根本原因見抜くことを妨げる事や上司が抵抗感を感じる事、リスクを避ける傾向が強く、既存のシステムや考え方を守る事を優先し新しいアイデアを取り入れる事に慎重である為、現状維持が続き、洞察力を持って経済問題に取り組むことの機会がなくなる事と、その他に意思決定プロセスが複雑な事も、教育や社会構造の影響とも、既存の成功体験への依存が強い為、経済停滞に洞察力が密接にかかわっている事を見抜けない、と説明しています。

別な角度から説明すると、ＡＩがなぜ優れた答えを返してくるかを理解できると理解しやすいので説明します。

ＡＩは大量の情報を読み込んで、その情報の中からパターン認識で答えているのです。

このパターン認識は他でも説明していますが、物事の中にある規則性や一貫性等のパターンを見つけ出して、パターン化した知識を分類したり予測したり識別したりして答えを返してくるのです。

物事を関係性で捉え知識を統合すると、このパターン認識ができる様になるのです。

いくら知識があっても関係性で捉え知識を統合していないとパターン認識はできる様にならないのです。

物事を関係性で捉えるとは論理的思考の結論と根拠を結び付けえ捉える事ですから、１つひとつの物事をどういう理由でそうなるかを理解しているという事です。

関係性で物事を捉えているとパターンを見つけ出しやすいのです。

私たちの習慣は、知識を増やすことに意識がある為、１つひとつの物事の根拠を考えない為、結論と根拠を結び付けて記憶していないのでパターン認識ができなくなり、分類も予測も識別もできないので、知識を豊富に持っていてもパターン認識ができない為洞察力を発揮できないのです。

ＡＩが私たちより優れた答えを返せるのは、大量の情報を読み込んでパターン認識を行っているからです。

１個人より大量の情報からパターン認識できるから優れた答えになるのです。

日本が長期の経済停滞に陥った原因の１つと思われる理由を、私たち日本の習慣が影響している事を、日本を牽引する様な人達には優秀な人達が多いのに、なぜ日本経済の長期停滞を招いてしまうのか？、で説明していますのでご覧ください。

私流洞察力の身につけ方を説明します。

洞察力を身につける為には、物事を広く深く理解する必要があります。
目に見えない物事の裏側までメカニズムや関係性、原因や本質に至るまで解明理解する必要があります。

他から知識を得る事を含めて、目に見えない物事まで解明理解する必要があります。

目に見えない物事は、自ら問題意識を持ち続け、周りで起きている事や新たな知識の入手などで、気づきを得て、観えていない関係性や原因などを解明して行くことになります。

気づき閃きはいつ起きるか分からないので、気づいたときはすぐにメモを取るようにしています。

アイデアや考えを思いつく場合も同じで、メモすることにしています。

これを続けていると、物事が関係性等で繋がって、１つの物事全体を理解できるようになります。

考える事は論理的思考に則って考える事になります。
この結論には○○の関係性や構造があってこの根拠になる、と理解することになります。

解明できた根拠がなぜこの根拠になるのか、と考えて更に根拠を、論理的思考をして解明して行きます。

これを繰り返すことで、本質や原因に迫るのです。
深く物事を理解して行くのです。

この論理解明を日々起きている事や、問題などが起きた時に行い、物事の理解を広く深くして行きます。

これらの行為を継続して行い続ける事で、洞察力を得る為の、広く深い物事の理解を得て行くのです。

ChatGPTの答えを借りると、洞察力は木の根っこの様なものなのです。
目には観えていませんが地中に大きく根を張り、栄養を吸収し、大きな木を育てているのです。

これを違う言葉で表すと、洞察力は、物事の優れた判断や発想の基礎スキルです。

優れた判断や発想をする為に、物事の論理の根拠を１つひとつ解明し、結論と結び付ける事で目に見えない物事の裏側までメカニズムや関係性、原因や本質を理解し、それを広く深くすることで優れた判断や発想の土壌を作るので、洞察力のない人より優れた判断や発想ができるのです。

私の場合は、１つの気づきをメモするだけでなく、気づきが繋がって１つの物事を理解できた時に、文章として理解できたことを書いておきます。

この文章を何度も読み返し、表現で足りない事が気づけば加筆して、全体で深い説明になるようにして行きます。

この様にして、様々な事を考慮した洞察ある説明にして行きます。

この行為をすることで更に気づきが生まれ、全体で深い理解の文章にして行きます。

文章を読み返していると、多分全体を把握して部分を考えられるからではないでしょうか。

基礎は１つひとつの気づきから物事の論理を論理的思考で理解する事です。
１つひとつの物事を結論と根拠を結び付けて、関係性で理解しておくことです。

これを普段から行っている中で、新たな物事を解明していると、以前に解明した物事とも関係がある事に気づくので物事が繋がって行く為、複雑な物事を理解できる様になるのではないでしょうか。

他の人達は、どのようにして洞察力を得ているのかは分かりませんがChatGPTで強調している事は批判的思考をすることを強調しています。

私は米国で洞察力を養うプログラムに参加した事がないので、批判的思考の実態がどういうものかをよく理解できている訳ではありません。

しかしChatGPTの説明から、物事をそのまま受け入れるのではなく、多視点で１つのものを観る事や、なぜ、どうしてとみる事や他と比較して観る事で、物事を合理的かつ客観的に物事の理解する事、と捉えています。

洞察力を身につけると発想力も身につくのですが、発想力を身につけるには、批判的思考だけでは足りず、リベラルアーツ教育を行っています。

リベラルアーツ教育とは、批判的思考で掴んだ物事を基に、多視点で考えたり、他の分野の知識を応用したりヒントにしたりしてアイデアを発想する基礎を作る教育です。

洞察力を養うのは、物事の広く深い理解が必要で、目に見えない物事までメカニズムや関係性、原因や本質まで解き明かし理解する必要がある事は、私は理解できます。

又パターン認識ができるので、例えば、○○を△△すると□□になる、と明確に過去の事から推察できるため、何かを観ると仮説が浮かんだり、先を予測したりできます。

またそこまで理解できれば、洞察力は養える、とChatGPTは答えています。

洞察力を養う為にはどうしても自ら物事の論理を解明できる力が必要です。
解明できる力をどうして養うかになります。

私の場合は好奇心があるので、問題意識を持ちつづけられたので解明できた事と、直感がよく働いたと思います。
気づきを得る為の直感です。

ここを習慣化するのですが、自ら物事を解明することに慣れるまで、私は追求して解明したい事を、目に入りやすい所に書いておくことを薦めています。

思考法も習慣化できますので、慣れてくると、問題意識を持ち続けられる様になるのではないでしょうか。

また疑問が生まれた時、徹底的に調べてしまいそこで解明してしまうのです。
解明できないとかえって記憶に残り、問題意識を持てるのではないでしょうか。

これから説明することは、他で説明している事とダブル部分がありますが、洞察ある説明を行動できる様にする為にはどうすれば、私たちに理解し難い洞察ある事を行動できる様になるかを説明します。

洞察力とはをChatGPTに問い掛けると以下の答えが返ってきます。
直感と経験、観察力と知識が組み合わさって発揮される本質や意味を見抜く力、です。

私たちはこの説明で、洞察力を養う行動を取れるでしょうか。
洞察力の事をよく知らない殆どの人が、この説明で行動を起こせないと思います。

一方洞察力のある人は、この言葉１つひとつが、何を意味しているかを分かります。
なぜ分かるかと言うと、文脈から言葉１つひとつの意味を深く理解できるからです。
１つひとつの言葉にある背後を理解できるので、何をすればよいかが分かるのです。

洞察力のある人は、自らの経験で言葉１つひとつがどんなことをするかが分かるのです。

私の解釈でこの説明をすると、物事を洞察できる様にする為には、物事を広く深く理解する必要があります。

目に観えない物事の裏側までなぜ、どうして？と疑問を持って解明理解する必要があります。

この物事を解明するときに、問題意識を持ち続けて気づきを得る必要があります。
この気づきは直感を働かせて気づく訳です。

洞察力を養う為には直感を働かせ、多くの気づきを得る事で、物事の裏側まで解明理解する経験を積み重ねる必要があるのです。

解明理解の経験を積み重ねて、物事を広く深く理解できないとパターン認識等ができないのです。

直感は働かせれば働かせるほど、直感が自然に働くのではないでしょうか。
感覚が研ぎ澄まされるのです。

この直感を働かせるためには、問題意識を持ち続ける必要があります。
問題意識を持って物事を観察しているから気づきが生まれるのです。

これも慣れてくると、問題意識を持っているのかどうかも意識しないで自然にできる様になります。

最後の知識は、元々知識がなければ物事を洞察しようとは思わないと思います。

問題は、洞察力のある人は自らの経験がある為、実際に直感と経験、観察と知識で洞察力を得ているので、ChatGPTの説明だけで、何をすれば洞察力を養えるかを、この説明で分かるのです。

洞察力のない人は、自らの経験がない為、ChatGPTの説明だけでは、何をすれば洞察力を養えるかが分からないのです。

その為に、洞察力を養う為には、多くの物事の裏側まで広く深く理解する必要があるのです。

洞察力のない人が洞察ある事を理解でいないのは、説明している言葉の背後（どんな背後があるか、どんな影響があるか）がわからないので、なぜあの行動であの結果がだせるのか、その過程を理解できている人が洞察ある人で、過程を理解できていないから行動できないのが洞察力のない人になるのです。

洞察ある人は、言葉１つひとつの背後にある事実や関係性等を理解していますので、文脈で説明している背後が読める為、何をすればよいかが分かるのです。
同じ理由で物事を深く理解できるのです。

なぜ、私たちは洞察ある事を理解できないのか、洞察力を養えないのか、今までの説明でお分り頂けたと思います。

私たちの習慣が、知識を得る事に重点を置き、物事の裏側などを追求して考えないので、私たちは広く深く物事を理解できない為洞察ある事も理解できないし洞察力も養えないのです。

又洞察力を身につけると、なぜ優れた経済活動ができるかもお分かりいただけたのではないでしょうか。

ビジネスをする場合、観えている事だけで判断するのではなく、背後にある物事まで理解して、物事の背後を考慮した判断ができるので、行うビジネスで優れた結果を出せるのです。

逆の説明の仕方をすると、洞察ある説明を理解し行動に移す為には、説明している言葉１つひとつの背後にあるものを文脈で理解する為に、説明で使われている言葉１つひとつの背後を調べて理解できれば、行動できるのです。

分解して文脈に沿って１つひとつの言葉の背後を掴めれば、全体で何を言っているかが分かり、行動できるのです。

この方法は、本質的に物事を広く深く理解できる訳ではありませんので応急的な方法ですが、何回も違う角度から問いかけ答えを得れば、本質も分かってきます。

本来ならば、洞察力を養う為には、批判的思考とリベラルアーツ教育を長く続ける事で得られるのですが、これには手間暇がかかるので、洞察ある答えを返すChatGPTの答えを解釈して、洞察ある事を行う事で、ビジネスで結果の出せる事を行うのです。

洞察力の重要さが理解できれば、自ら批判的思考やリベラルアーツ教育を行う様になるのではないでしょうか。

なぜなら、競合企業に勝つためには、洞察力を高める必要があるからです。

なぜ日本の優秀な人達が洞察力の力に気づかないのかを、地位のある知識の豊富な人が、なぜ経済の長期停滞が洞察力と密接にかかわっている事を見抜けないのか？と問い掛けました。

その答えは、知識の量が多い事と洞察力がある事は必ずしも一致しません。

知識の豊富な人は、過去の経験や既存の情報に基づいて判断を行う傾向がありますが、洞察力は新しい視点で物事を捉え、問題の本質を見抜く力です。

知識に依存しすぎると、新たな視点や変化に対応する柔軟性が失われると説明しています。

その他にも、日本には集団主義や同調圧力がある為、個々の意見や異なる視点を議論し難い環境が、経済停滞の根本原因見抜くことを妨げる事や上司が抵抗感を感じる事、リスクを避ける傾向が強く、既存のシステムや考え方を守る事を優先し新しいアイデアを取り入れる事に慎重である為、現状維持が続き、洞察力を持って経済問題に取り組むことの機会がなくなる事と、その他に意思決定プロセスが複雑な事も、教育や社会構造の影響とも、既存の成功体験への依存が強い為、経済停滞に洞察力が密接にかかわっている事を見抜けない、と説明しています。

上記の説明で私たちが他から得る知識、物事の裏側を理解できない知識で物事を判断しているから、洞察力の様な非常に重要なものも見抜けないし洞察ある行動ができないのです。

洞察ある事を行うには、１つひとつの言葉が持っている深い意味を理解して行わないと、優れた結果は出せないのです。

その為に、例えば、ChatGPTから洞察ある答えを引き出した場合、説明で使っている１つひとつの言葉を深く理解していないと、洞察ある事はできないのです。

その為に、米国では洞察力を養う為に、批判的思考をしたり、リベラルアーツ教育を常に行ったりして言葉１つひとつを理解できる様にしているのです。

アクセスありがとうございます。

ミニ講座の目的は、私たちが長年努力してもできない事をできる様にする為の講座ですので、習慣を変える様な事も行います。

習慣にしてきた根本的な事まで変えなければならないのには、理由根拠があるのです。

理由を説明すれば、なるほどだなー、と思うかも事かも知れませんが、このなるほどだなーを私たちが行わない事が、長期の経済停滞の根本原因になるのです。

例えば自社で起きる問題を、自社自ら全部解決できる様にする事等です。

日本の製造業は、技術的な問題は解決できる場合が多いのですが、ビジネスの仕方の問題になると、全然解決できないのです。

この原因は、私たちの習慣的な学びが、知識の量で問題を解決しようと言う習慣の為、論理的思考の前提と結論だけを記憶し、根拠を自ら解明しない根拠の曖昧な知識しか得られない事にあるのです。

この根拠の曖昧な知識が、日本の製造業が、技術では負けないのに、ビジネスでは負けてしまう理由なのです。

詳細な説明は、論理的思考で根拠を解明しない知識は、経済活動で々な影響を及ぼす、で説明していますので、ご覧ください。

技術力は、解明しない知識でも豊富にあれば技術を開発する為に必要な専門知識になるのです。

ビジネスは、根拠を自ら解明しない知識では、いくら豊富な知識があっても、ビジネスを関係性で捉えられない為ビジネスを上手く捉えられないので、日本の企業はビジネスで負けてしまうのです。

固定した知識か関係性で捉えた知識か、の違いで技術開発はでき、ビジネスは上手くできないの差になるのです。

ミニ講座は、自ら問題を解決できる様になる事を目指しています。
周りのビジネスの仕方が高度化複雑化した事に、対応できる様に自社のビジネスの仕方を、根拠を自ら解明する習慣に変える事を目的にしています。

ミニ講座の概要を説明します。
ミニ講座はオンラインで５回ぐらい、１回あたり１時間以内を想定して、御社が解決した簡単な問題を解決する講座か、ＢＳＣを取り入れたＤＸ導入ミニ講座です。

ＢＳＣを取り入れたDX導入講座の場合は、10回以内を考えています。
なぜ回数が違うのか、と疑問が起きるかも知れませんが、簡単に言うと、行う事の数が違うのです。

問題を解決する講座は、主に深い知識にして行く事を目指していますが、ＢＳＣを取り入れたＤＸ導入講座は、その上に、ＢＳＣを理解運用する事が加わるのです。
ミニ講座は、いずれも無料です。

問題を解決する講座でお伝えしなければならない事は、技術開発の問題を私は、専門知識がありませんので、解決できません。

この問題は、技術開発の専門家、例えば大学などにお願いする事になります。
又、私はＩＴ技術者でもありませんので、ITスキルを教える訳ではありません。
これもＩＴ技術者、例えばその地区のベンダーに教えて貰う事になります。

講座で行う事は、日本の企業が弱い所である、どうビジネスを行えば生産性が上がるにかの、基礎作りを行う事で、あとは御社の努力で、優れた判断ができる様になったり、ＩＴ技術を上手く使える様にして生産性を上げるのです。

収益にすぐに結び付く訳ではないのですが、優れた判断ができる様になったり、ＩＴ技術を上手く使える様になれば、高い確率で生き残りを図れる基礎を作れるのです。

ここの所が日本の企業は弱い為、一生懸命働いても存続の危機感を感じてしまうのです。

この原因は、ビジネスの中で、何が重要かを見抜けない事にあるので、重要な事を見抜けるビジネスにする為のミニ講座です。

現在のグローバルレベルのビジネスは、競争相手が増えた為、中小製造業の場合は、技術開発は必要ですが、ビジネスの仕方のレベルに存続がかかってきているのです。

世界のどこでも開発できない技術開発であれば、それだけでビジネスになりますが、中小企業の場合はビジネスの仕方のレベルが重要になるのです。

そのビジネスの捉え方が浅い事が、問題の原因を解明できないので、ビジネスを追求して考える事でビジネスを深く捉え、問題を解決できる様にする講座です。

ＢＳＣを取り入れたＤＸ導入ミニ講座は、ＢＳＣを少し理解して貰い、そこから実際にＢＳＣを作り、それをDXでどうデータ収集に結び付けて、役立つ判断ができるか否かを行うミニ講座です。

実際に簡単なＢＳＣを作りますので、ＢＳＣを少し理解できることで、経営を考えるきっかけにして頂くミニ講座です。

バランス・スコアーカード（ＢＳＣ）の事は、私は簡単な説明しか行いませんので、御社自らＢＳＣを学んで、実際にＢＳＣを取り入れてDX導入をどう作るかを考えるミニ講座です。

いずれの講座も、御社自ら考える事の多い講座で、私が一方的に教える、一般的な研修の形ではありません。

理由は、この講座の目的は、御社自ら問題を解決できる様にする基礎を作る事だからです。
日本の企業に一番不足しているスキルノウハウだからです。

ミニ講座内容の具体的な事を少し紹介すると、解決したい問題を解決する講座は、なぜ日本の企業は生産性が低いのかの謎に迫る問題解決講座です。

この原因は、私たちの知識を増やす事に傾注する習慣が根本原因ですので、自ら問題の根拠を考える、物事を追求して考える習慣化を図る講座です。

御社自身の問題でも、仮の問題でもよいですから、原因を突き止めるにはどうすればよいかを、実際に行う事で学ぶ講座です。

生成ＡＩを上手く使えば、御社で起きる根本原因までたどり着け、問題を解決できるかも知れません。

最終目的は、御社自身で御社で起きる問題を、自ら解決できる様にすることが目的です。

実際に行ってみると分かるのですが、御社で現在起きている問題は、簡単には解決策を考え出せない事が分かるのではないでしょうか。

知識には階層があって、私たちの習慣では深い層の知識を得る事は難しいのですが、現在起きる問題は、深い層の知識がないと解決できないモノが多いです。

その深い層の知識にして、問題を解決できる様にすることが目的です。
実際に講座を行てみれば、私たちが習慣にしている知識の量を重視する習慣では、深い層の知識は得られない事が理解できるのではないでしょうか。
これは、物事の根拠を自ら解明しているか否かで起きるのです。

ＢＳＣを取り入れたＤＸ導入ミニ講座は、生産性を上げる為には、最も効果のあるツールがDX導入だからです。
ＤＸを上手く導入できれば、生産性を上げる事に繋がりやすいのです。

DX導入だけでも上手くできれば生産性を上げやすいのですが、そこへ更に生産性を上げられることに繋がるＢＳＣを取り入れて行う事で、更に生産性を上げられるので、存続の危機感を取り除ける、ＢＳＣを取り入れたＤＸ導入にして行けるのです。

ＢＳＣをよく理解して、実際にＢＳＣを取り入れれば分かりますが、経営自体を従業員を含めてよく考える様になるので、企業の存続を図るだけでなく、継続して成長する企業にして行く事にも繋がるのです。

又、日本の習慣が影響して、技術力はあるのにビジネスで負ける日本の企業に多いパターンを解決できることに繋がるからです。

グローバルレベルのビジネスに対応できる様にする、知見のあるビジネスができる様にする基礎を学ぶ講座です。

こちらの講座の方が、身に付けるには労力がかかりますが、優れた結果が出せます。
なぜなら、ＤＸを導入するだけでも生産性は上がります。
そこへ、経営自体を深く考える様になり、今後企業存続に必要な、グローバルレベルのビジネスに対応できるビジネスにして行けるのです。

このＨＰでＢＳＣを取り入れたＤＸ導入の概略を、バランス・スコアーカードを取り入れたＤＸ導入法、で説明していますので、どんな事を行うのか、の概略は掴めるのではないでしょうか。

ミニ講座のお申し込みは、メールアドレスへ申し込むか、このＨＰの　お問い合わせ　でできますのでご利用下さい。


現実にDX導入で行う事。

この説明は、以前作った説明で私がどんな判断をするかを説明していますが、現在はここで説明した事を基に、上記した様なコンサルティングを行います。

私は、DX導入で何が必要かをChatGPTで調べてあります。

DXの概念、DX導入目的、DX導入で陥りやすい事、一般的な企業で、DX導入で足りない事、DX導入で社員と経営者に必要な事、DX導入でイノベーションを起こす為に必要な事などを見える化したDX導入ができます。

下図はＤＸ導入で日本の企業に足りない事をまとめた図です。


デジタルスキルを始めとして部分的なＤＸ導入やどんなデータを取れば付加価値を生み出す発想ができるかなど多岐にわたり日本の企業はＤＸ導入で足りないものがあります。
これをデータを収集する際に、１つひとつできる事から解決して行くのです。

DX導入でどんなデータを収集すればよいかで説明した、どんなデータを収集するかを、上図の足りない事を見える化したものとてり合わせて、行う事を常にチェックをして進捗状況を確認するのです。

この基礎を説明理解し、問題を提起して貰い、どう解決したいかを聞きとります。

メンバー社員に解決策を考えて貰い、私も私のやり方で解決策を考えます。

これを各所で繰り返し行う事で、問題の解き具合に応じて段階的に行いその都度すり合わせを行う様に進めて行きます。

ミニ講座の場合は、1つの問題に対して、解決できる様に行う事になります。

日本の企業の場合は、各所にIT機器を設置して、各業務に関係ある業務を業務に関係のあるソフトを使い、各業務を効率化して行く事は、すでに行っていると思います。

これがＤＸ化だ、と思っている人達も多くいると思いますが、これはＤＸではない事を理解して貰う様に説明を行います。

DX導入は資金が掛かりますから、最初はどの効果を狙った導入かを決めて、狙った効果を出せる機器が揃っているかを点検し、担当者にスキルがあるかを調べる事になります。

ＥＲＰはすでに導入していると思いますので、ＥＲＰの中身を点検する事になります。

企業内のデータ連携だけでなく、ステークホルダーと必要な事を連携しているか、その使い方は使いやすいか、例えばどこからでも瞬時にアクセスできる環境になっているか、各自がアクセスできるデータは各自の役職に必要十分なデータにアクセスできるか、企業を成長させるためには必要なデータは入手できるか、などを点検することになります。

次にこれらの機器とソフトを使いこなし、十分に業務が行われているかを点検することになります。

使いこなすスキルがその部署の人にあるかを観る事になります。

業務をまわすスキルがない人は、リスキルリングを行い、スキルを習得する事になります。
これらで基礎的な事を点検するのです。

ここで終わってはただの省力化の効果しか生まれません。
ここからが付加価値を生み出すＤＸ導入の目的になります。

これらから集まってくるデータから、どんな付加価値を生み出せるかを考える事になります。

定番の顧客のデータ分析を行い、マーケティングは行っていると思います。
顧客データも必要十分なデータは入って来るかも調べます。

ＥＲＰのデータから、一番非効率な業務は見えてくるだろうか。
サプライチェーン全体を俯瞰視し、全体の流れを遅くしている業務は何だろうか、

特定できるのならどうすれば改善できるかを考える事になります。

サプライチェーンと顧客のデータから利益を取れるアイデアは出せないだろうか。
その企業のすべてのデータからその企業の特徴を掴み、競合企業から入るデータと比較できないだろうか。

このデータの比較から、収益の取れる戦略は考え出せないだろうか。
流行やトレンドのデータからニーズを掴み、自社の強みから新しいビジネスはできないだろうか。

オープンイノベーションの様に、作りたい製品に必要な技術を持つ企業と協業できないだろうか、などの事をその企業が集めたデータから、出来ないかを考える事になります。

その為に必要な人に必要なデータにアクセスできる環境が必要になります。

市場を攻略する為には新たなデータが必要になる場合は、どんなデータを、どこにアクセスすればみられるかなども行う事になります。

BIツールは導入されて、これらのデータを統合分析出来ているだろうか。

上記した様な事は、本格的にDX導入を行う時に必要な事で、どんな事を行うかの例です。
ミニ講座は場合は１つの問題に限定して、問題を解決する事になります。